Moins d’un mois après avoir diffusé en masse des centaines de manuscrits dont elle affirmait qu’ils contenaient des solutions à des questions mathématiques de longue date, OpenAI revient avec trois nouvelles découvertes « majeures » en mathématiques, en informatique et en physique. Cette fois, l’entreprise a décidé de laisser des experts externes – qu’elle décrit comme des « bergers » – guider les résultats en informatique et en physique. Pour le problème mathématique, OpenAI dit avoir été conseillée de publier directement la production de l’IA afin que les chercheurs puissent élaborer leurs propres explications. Parce que rien ne dit « rigueur scientifique » comme de confier la relecture par les pairs à la foule.

La percée mathématique, selon OpenAI, est une preuve de « lissage local pour l’équation des ondes euclidienne ». La preuve utilise une équation aux dérivées partielles auxiliaire pour établir le lissage local de Sogge pour les ondes dans toute dimension spatiale au moins égale à deux. Elle produit également les conjectures maximales et de dimension de Kakeya et les estimations de restriction sphérique de Stein dans tout l’intérieur de la plage conjecturée. OpenAI publie directement la sortie du modèle, comme lors de sa diffusion du 6 octobre. Il y a quelques mois à peine, la professeure de l’Université de New York Hong Wang a remporté une prestigieuse médaille Fields de l’Union mathématique internationale pour avoir résolu la conjecture de Kakeya en trois dimensions. Maintenant, une IA dit l’avoir fait dans toutes les dimensions. On ne sait pas encore si la médaille est livrée avec une mise à jour du firmware.

Le résultat en informatique est encore plus audacieux : un article intitulé « L’hypothèse du temps exponentiel est fausse ». L’article donne un algorithme déterministe qui compte exactement les affectations satisfaisantes de formules CNF de largeur fixe en temps sous-exponentiel et en espace polynomial. Le cas du 3-SAT réfute l’hypothèse du temps exponentiel (ETH). Un groupe de travail indépendant d’informaticiens dirigé par Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi et Ryan Williams examinera et expliquera la preuve. À la demande du groupe, OpenAI rend les documents publics immédiatement afin que d’autres puissent également les examiner. Impagliazzo et Paturi faisaient partie du groupe qui a initialement proposé l’ETH en 1999 – donc au moins quelqu’un dans la salle se souvient du temps où l’hypothèse était considérée comme vraie.

Les informations de physique n’ont pas été publiées dans leur intégralité, mais OpenAI les décrit comme une « preuve d’existence mathématiquement rigoureuse de certaines théories quantiques des champs en interaction contenant des champs de jauge et des fermions en quatre dimensions, y compris la chromodynamique quantique (QCD) et une complétion unifiée du modèle standard de la physique des particules. » David Gross dirigera un groupe comprenant Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov et Nikita Nekrasov qui encadrera ce travail. Parce que rien ne dit « nous sommes confiants » comme de retenir les détails complets et de faire appel aux lauréats du prix Nobel.

OpenAI admet que cette approche pourrait avoir ses propres problèmes. Le panel de conseillers mathématiques AGMAI qu’OpenAI a constitué a justement déclaré hier que « nous recommandons que les entreprises d’IA n’adoptent pas » les pratiques consistant à désigner certaines personnes pour recevoir la sortie en premier, citant l’accès inégal, la réputation empruntée et la sélection biaisée parmi quelques-uns des problèmes. Au lieu de cela, ils ont recommandé qu’à l’avenir, les laboratoires d’IA publient les résultats sur des dépôts savants, avec des preuves formalisées en Lean, des informations sur la manière dont les problèmes ont été choisis, un financement pour les personnes travaillant à la compréhension des résultats, et d’autres informations. En d’autres termes : peut-être ne pas traiter la science révolutionnaire comme une prévente VIP.

Le groupe d’informatique a décidé de publier aujourd’hui sur GitHub la rédaction de la sortie de l’IA et la preuve Lean. Ils ont également publié une lettre ouverte à la communauté demandant des contributions sur la manière d’examiner l’affirmation et sur l’établissement de normes pour traiter les percées générées par l’IA. La lettre pose trois questions plus larges : quelles attentes devraient régir l’accès anticipé aux résultats générés par l’IA, la divulgation des conflits d’intérêts et l’utilisation de matériel non publié pour des recherches ultérieures ? Comment le crédit devrait-il reconnaître à la fois les nouvelles découvertes et le travail de vérification, de correction, de simplification, d’explication et d’extension de celles-ci ? Comment pouvons-nous soutenir les étud